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一、药物研发流程及CADD在药物设计中的作用
二、药物设计方法分类
从1956年的达特茅斯会议开始,Al在药物研发中的应用已有60多年的历史,现在已渗入医药研发各个阶段,但还主要集中在新药发现和验证阶段。不过应用的技术已有很大进步,已从以前定量关系的(QSAR)和定量结构-性质关系(QSPR)的研究中的标记训练数据集和模型进步到机器学习、认知计算和图像识别等。
现在,Al与药物研发相结合应用的主要场景包括:发掘药物靶点、挖掘候选药物、高通量筛选、药物设计、药物合成、预测药物ADMET性质、病理生理学研究及新适应症的开发——老药新用。其中靶点筛选是近期Al+药物研发最热门的领域,而两者相结合的应用也将让老药新用达到新高度,但小分子药物筛选和设计仍然占主要地位。但按照应用场景的发展速度来看,药物合成未来或将成自动化程度最高的方向。这些应用场景常用的Al技术主要是机器学习、认知计算和图像识别等。
三、生物分子相互作用研究方法
对药物的要求:
一种有效的药物必须符合以下两个要求:
“锁-钥”原理
分子识别(molecular recognition):生物分子之间发生特殊的、专一性的相互作用,通过分子间相互作用力(interaction force)而结合
共价键(covalent bond)
范德华力(van der Waals Force,VDW)
氢键(hydrogen bonding)
静电作用(electrostatic interaction)
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